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人工智能：商业批判还是炒作
2019-09-24 11:35:10 来源 : 企业网D1Net警用装备网讯： 人工智能领域中有很多令人兴奋的事物，并且已经取得了一些真正的技术进展。但是，围绕这项技术也有很多夸大和炒作。
首席技术官如何看待人工智能?
作为人工智能团队的领导者，首席技术官必须了解这项技术的潜力和缺点。
纵观各行业，尤其是科技行业，人工智能团队和首席技术官(在金融、医疗、营销和零售等其他行业)需要对此十分重视，如果忽视了这一点，那将是愚蠢的行为。人工智能供应商和第三方声称，在过去五年里，人工智能领域取得了一些真正的进展，并且已经为其大规模颠覆其他行业做好了准备。
那么真的是这样吗?Sumo Logic公司首席技术官和联合创始人Christian Beedgen表示，行业人士认为人工智能应该被描述为神经网络或深度学习技术。而人工通用智能也就是真正的人工智能还没有到来，因此，当组织推广他们的人工智能产品时，可能会产生误导。事实上，最近有报道称，欧洲40%的人工智能初创企业实际上并没有真正使用这项技术，而是利用其炒作吸引大量投资。
人工智能供应商的炒作
Beedgen表示，人工智能供应商几乎都在夸大其辞，他们会对企业领导者说，“除非你们按照我们的的思想和智慧来开展业务，否则你们很难在市场竞争中获得优势。”
他继续说，“我不清楚人工智能的所有这些事情是如何在现实中发挥作用的，但是那些建议将人工智能添加到业务中的人员将会全面改善业务。”
Beedgen认为，首席技术官已经发现了这一点。通常他们在参加大型会议时，就会有数百家厂商宣传和推广其人工智能技术和产品，事实上，这只是一堆黑盒营销。实施这些产品和解决方案的结果非常“有待决定”。
人工智能并没有魔力，也不是万能的，只是因为采用很多人工智能、机器学习、深度学习技术，并不一定意味着这些技术可以帮助企业在日常工作基础上更好地运营业务。
SecureData公司首席技术官和创始人Etienne Greeff也对此表示认同。他提到了人工智能在网络中的作用。他说，“在网络安全和应用程序安全方面，实际上并没有人工智能的应用。没有自动定义威胁的自主代理;这种情况还没有发生。”
但是，这并不意味着人工智能技术应该被完全抛弃。仍有更多的理由采用，但必须管理人们的期望，特别是在安全和企业软件领域。
Beedgen说，“通过首席技术官思维，我对新技术的采用感到兴奋。尽管我对人工智能的宣传和炒作持怀疑态度，但我对人工智能的进步感到兴奋。”
HCL科技公司首席技术官Kalyan Kumar参与了这场争论，并认为人工智能应该受到首席技术官们的关注。
他说：“企业应该拥有关键的人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、自然语言生成、文本分析、机器人技术和视觉人工智能。人工智能会为组织带来竞争优势，并具有从根本上改变业务的潜力。然而，必须记住，人工智能项目是一种长期的实现，没有捷径或即插即用的选择。因此，它们要求对每个正在实施的项目进行仔细的规划、专门的重点和远景规划。任何人工智能计划都应分阶段或里程碑式地进行。如果企业想要获得人工智能的回报，采用循序渐进的方法是至关重要的，采用人工智能技术除了可以节省成本之外，还将带来各种各样的好处。”
首席技术官和人工智能：考虑结果
很明显，人工智能技术已经在机器学习等领域取得了进展，而机器学习已经对图像识别等领域产生了影响，Beedgen认为这是目前基于人工智能技术的最大可行用例之一。
首席技术官在研究人工智能技术时都必须做两件事;
(1)定义一个相对狭窄的用例——他们应该问，“人工智能将帮助我解决什么问题?”
(2)专注于确保有足够的数据和正确的数据来支持这个用例。
最终，首席技术官需要考虑其结果，而不仅仅是降低成本和减少员工人数。BJSS公司人工智能负责人Katie Gibbs说，“在我们目前进行的许多对话中，很多公司都表示需要实现自动化，以便减少员工数量。事实上，这是一个非常短视的观点，考虑到如果企业内部的员工因为他们的工作将要被取代而害怕采用新兴技术，这将导致团队很难开展工作，并且这将在客户体验中体现出来。”
人工智能可以带来价值，但要想取得成功，首席技术官需要研究如何将企业员工(他们拥有企业的最佳实践和知识)与技术结合起来。重要的是，员工可以在现场感受到结果，这些员工通常是监控和管理人工智能系统的专家。Gibbs建议，“这是一个让员工踏上人工智能之旅，并真正投资于员工价值主张的非常好的方式——与其取代员工，不如投资培训员工，以实现自动化的未来。”
商业批判还是炒作?
很明显，人工智能市场上有很多宣传和炒作，供应商致力于向最终用户组织推出他们的独特解决方案，但似乎很多企业正处在炒作周期的预期阶段。
但是，随着更多用例的出现和技术的成熟，各种形式的人工智能技术和产品将成为组织的关键资产。与此同时，首席技术官必须为他们的员工和董事会解释人工智能技术能够提供什么的期望，以及它将对组织和客户产生什么样的影响。
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